Analitycy często napotykają wartości odstające w danych podczas swojej pracy, np. podczas analizy testów AB, tworzenia modeli predykcyjnych lub śledzenia trendów. Decyzje są zazwyczaj podejmowane na podstawie średniej próby, która jest bardzo wrażliwa na wartości odstające i może drastycznie zmienić wartość. Dlatego kluczowe jest zarządzanie wartościami odstającymi, aby podjąć właściwą decyzję. Rozważmy kilka prostych i szybkich podejść do pracy z nietypowymi wartościami. Formułowanie problemu Wyobraź sobie, że musisz przeprowadzić analizę eksperymentu, używając średniej wartości zamówienia jako podstawowej metryki. Załóżmy, że nasza metryka ma zwykle rozkład normalny. Wiemy również, że rozkład metryki w grupie testowej różni się od rozkładu w grupie kontrolnej. Innymi słowy, średnia rozkładu w grupie kontrolnej wynosi 10, a w grupie testowej 12. Odchylenie standardowe w obu grupach wynosi 3. Jednakże obie próbki mają obserwacje odstające, które zaburzają średnie próby i odchylenie standardowe próby. import numpy as np N = 1000 mean_1 = 10 std_1 = 3 mean_2 = 12 std_2 = 3 x1 = np.concatenate((np.random.normal(mean_1, std_1, N), 10 * np.random.random_sample(50) + 20)) x2 = np.concatenate((np.random.normal(mean_2, std_2, N), 4 * np.random.random_sample(50) + 1)) , że rozważanie metryki może mieć wartości odstające z obu stron. Jeśli Twoja metryka może mieć wartości odstające tylko z jednej strony, metody można łatwo przekształcić w tym celu. NB Odcięte ogony Najprostszą metodą jest odcięcie wszystkich obserwacji i . W tym przypadku straciliśmy 10% informacji jako oszustwo. Jednak rozkłady wyglądają na bardziej uformowane, a momenty próby są bliższe momentom rozkładu. przed 5% percentylem po 95% percentylu import numpy as np x1_5pct = np.percentile(x1, 5) x1_95pct = np.percentile(x1, 95) x1_cutted = [i for i in x1 if i > x1_5pct and i < x1_95pct] x2_5pct = np.percentile(x2, 5) x2_95pct = np.percentile(x2, 95) x2_cutted = [i for i in x2 if i > x2_5pct and i < x2_95pct] Innym sposobem jest wykluczenie obserwacji . Dolny pas jest równy 25% percentyla minus połowa zakresu interkwartylowego, a górny pas jest równy 75% percentyla plus połowa. Tutaj stracimy tylko 0,7% informacji. Rozkłady wyglądają na bardziej uformowane niż początkowe. Momenty próbki są jeszcze bardziej równe momentom rozkładu. spoza określonego zakresu import numpy as np low_band_1 = np.percentile(x1, 25) - 1.5 * np.std(x1) high_band_1 = np.percentile(x1, 75) + 1.5 * np.std(x1) x1_cutted = [i for i in x1 if i > low_band_1 and i < high_band_1] low_band_2 = np.percentile(x2, 25) - 1.5 * np.std(x2) high_band_2 = np.percentile(x2, 75) + 1.5 * np.std(x2) x2_cutted = [i for i in x2 if i > low_band_2 and i < high_band_2] Bootstrap Drugą metodą, którą rozważamy tutaj, jest bootstrap. W tym podejściu średnia jest konstruowana jak średnia podpróbek. W naszym przykładzie średnia w grupie kontrolnej wynosi 10,35, a w grupie testowej 11,78. Nadal jest to lepszy wynik w porównaniu z dodatkowym przetwarzaniem danych. import pandas as pd def create_bootstrap_samples( sample_list: np.array, sample_size: int, n_samples: int ): # create a list for sample means sample_means = [] # loop n_samples times for i in range(n_samples): # create a bootstrap sample of sample_size with replacement bootstrap_sample = pd.Series(sample_list).sample(n = sample_size, replace = True) # calculate the bootstrap sample mean sample_mean = bootstrap_sample.mean() # add this sample mean to the sample means list sample_means.append(sample_mean) return pd.Series(sample_means) (create_bootstrap_samples(x1, len(x1), 1000).mean(), create_bootstrap_samples(x2, len(x2), 1000).mean()) Wniosek Wykrywanie i przetwarzanie wartości odstających ma duże znaczenie dla podejmowania właściwych decyzji. Teraz przynajmniej trzy szybkie i proste podejścia mogą pomóc Ci sprawdzić dane przed analizą. Należy jednak pamiętać, że wykryte wartości odstające mogą być nietypowymi wartościami i cechą efektu nowości. Ale to już inna historia :)
